第三部分 冠军企业的智能数据应用领域
第5章 更加智慧地接近客户——在合适的时间、以合理的价格、提供所需的产品
时尚策划
策划购物集团(Curated Shopping)在市场上反响强烈,至少从它在柏林的启动仪式上看是这样的。策划购物搭建了一个贸易平台,在这个平台上,审美品位尚不明确的客户在系统和人工咨询的辅助下,可以定制家具、设计品、礼品、女鞋或者男装。这个平台上的客户都是稳定的客户群体,在平台上寻求定制服务。早期阶段,平台投资者被平台创建者的创意想法所吸引,尤其是在时尚领域,成百上千万的投资流入到Outfittery、Modomoto、Kisura以及8Select公司。策划式在线购物的理念和价值前景非常容易理解:客户经常会在以下几方面提出各种各样的问题,比如我属于什么类型、我适合什么风格、在某一特定场合该穿什么衣服等。为了能够获得系统建议,客户也会自然而然地透露相关的个人信息,比如身材、体重、鞋子尺码等。在这些数据的支撑下,策划师可以整合初选信息,并将建议信息发送给客户。这些建议仅是出于策划师的审美取向和喜好。客户针对这些建议给出的反馈使系统和个人策划师更好地了解客户,从而可以在下一次推介中优化建议。从客户方面看,首先是节约了穿搭的时间,此外,如果策划式购物进展顺利的话,在策划师专业建议的帮助下,客户的穿着水准也比以前有了很大提高。策划式购物有效地提高了客户在衣着方面的舒适度和审美水准,因此客户也就不会再随波逐流地胡乱穿衣了。
随着对客户了解的加深,购物建议的质量越来越高。为客户提供高水平的购物建议,能使客户关系更加密切,与此同时,可降低价格敏感性。
策划式购物是智能数据应用的一个典型范例。策划购物集团本身并不是高深莫测、需要很多数据支撑的“怪物”。它仅是利用收集到的数据辅助购物顾问,给客户提出一些量体裁衣的个性化购买建议。随着对客户了解的加深,购物建议的质量越来越高。为客户提供高水平的购物建议,能使客户关系更加密切,与此同时,可降低价格敏感性。这种商业模式眼光长远,关注客户价值的长效提升,而不是通过价格战实现廉价销售。
策划式购物很好地说明了客户价值、增长潜力与企业增值间的关系:将客户与个性化的购物世界长期联系在一起,通过这种方法,我们可以获得长期稳定的营业额,提高客户份额占比,赢得可观的利润。资本市场认为,策划式购物模式在多样性方面,较传统贸易模式略胜一筹。
为客户系统地提供个性化商品的基本理念也不仅仅局限于时尚领域。只要遵循统一的原则和流程(视企业情况不同,可以选择按月、按周、逐日,甚至是实时地去运行这种基本流程),这种基本理念也可以在其他行业获得推广。
策划式配件
如同定制客户关心男装一样,安装材料和固定材料的B2B用户基本上都会提出同一个问题,即我们如何能够在经常性材料支出方面节约成本。从贸易商的角度,只要知道“客户在何时需要何种商品”,那么节约成本的问题其实很容易解决。
在满足手工业者需求的行业的智能数据项目中,我们可以明确回答这个问题,因为在一个试点项目中,相较于控制组,实验组出现了如下情况:
☆通过智能化地实施市场营销和运营措施,实验组中固定客户的商品激活率有所上升。
☆通过实施向上和交叉销售,实验组的商品销售额有所提高。
这些提升具体是如何实现的呢?见下图:
在典型的目标营销和销售流程中,我们主要是系统地梳理每个子类中客户的需求,进而提供适宜的商品和服务。与客户需求不明确的消费品市场相比,这种做法在B2B领域的操作更简单且更易于实现。系统能够掌握一家雇用8个工人、年销售额约60万欧元的煤气设备工厂的零件清单和材料费用是多少。如果想要知晓一个企业在某个重要产品门类的客户份额占比,进而了解客户的营销潜力,我们不需要通过大数据系统调取交易数据。我们只需要找到一个行业内资深的、了解客户的销售人员,他很快就可以给出建议,我们针对哪些客户采取怎样的措施,就可能提高客户份额占比。
在这个案例中,我们没有时间和经费去开发创新产品。已经采取的市场营销措施跟之前的也没有明显的区别,比如针对销售情况欠佳,但日常又确实需要的商品,我们给予打折优惠;还有一些商品,如果客户购买量超过某个最低标准,我们可以给予买送优惠;新客户如果再次购买某一商品,我们可以赠送小礼物,等等。
我们把所有这些举措都在对照组中又尝试了一遍,然而让我们惊讶的却不是这些举措本身。这次,我们有更多的时间和经费去思考更有创造性的营销话术,通过客户和所需产品的合理对应,我们也取得了前述提到的效果,即提升激活率和提高销售额。但是,有两次营销活动以失败告终:在日常消费品销售中,经常会采取买送促销,这容易导致负投资回报;在开展“二次购买给予奖励”促销活动时,我们实现的销售额增加并未达到预期的水平。很显然,用这种简单的刺激手段是无法有效激励B2B领域的新客户的,他们更加关注供应商的一些基础性资质。促销宣传活动只有在为客户提供广阔的、全新的可能性的情况下,才能获得理想的效果。
当我们在市场上尝到了一点儿甜头之后,就会对智能数据产生更大的兴趣。当我们通过相对简单的分析和措施获得了一定成果后,一般会产生两个问题:
☆为什么之前我们没有获得这样的成果?
☆为什么我们的竞争者也没有这样做?
在许多B2B商业领域,如果一家资质良好的企业能够提供优质的商品,并且数据分析能力领先于同业,那么就具有改变现有市场格局的潜力。
思考这两个问题会花费很多时间,或者你也可能觉得这全然无聊。当我们跟一家传统企业的CEO介绍这些事情的时候,他会觉得只是雕虫小技。既然他这么认为,我们也没有办法。但仅仅是因为这些事情简单,我们就不做了吗?在下一阶段,这些事情就会变得越来越复杂,且需要分析。我们需要目的明确地把握住机遇。在许多B2B商业领域,如果一家资质良好的企业能够提供优质的商品,并且数据分析能力领先于同业,那么就具有改变现有市场格局的潜力。这一点在迄今还在小步快走以期成为数字化领先者的行业内尤为奏效。
哈,这个卖家是真正了解我的!
在上述案例中取得的成果和经验几乎被全盘移植到了餐饮业、医疗、小型健康中心、实验室、保洁公司、美容美发、中型建筑企业、汽车修理厂、园艺业、光学业……在研究这些市场中的销售情况时,总是能够得到相近的结论:有些企业由于早先有经营B2B客户的经验,因此具有较大的发展潜力。在智能数据项目早期,我们会开展企业客户调查问卷活动,在调查中我们经常会听到:“我们合作多年,我们的供应商(主要供货商)居然对我知之甚少,这简直太让我惊讶了。”可是,当有经销商在数据的支撑下,为它的客户提供智能化的采购建议清单时,人们这种惊讶的态度就转变为:“哈,这个卖家是真正了解我的!”实现这种转变的最重要前提是,要为这些经销商配备数字化工具,这些工具能够正确预估客户的需求并将其清晰地展示出来,市场营销人员就可以据此实时反应,及时满足客户需求。智能数据流程本身具备自学习机能,所以这些数据化工具也同时应该是一个实用的数据收集器。也就是说,数字化工具可以促使市场营销人员在与客户直接接触时,尽量提出一些明确直接的问题,这有助于我们增进对客户的了解。
对企业客户关系认知具有重要价值的信息包括:
☆客户需求的范围和结构。
☆企业客户是否会经常面临商品脱销的情况?这种情况是否会导致企业客户付出的取得费用高企?
☆客户所在的市场出现了怎样的发展趋势?
☆客户更喜欢通过何种渠道、以怎样的时间间隔获得服务?
经验告诉我们,在我们采用正确的沟通语气,且不占用太多时间的情况下,B2B客户是愿意向我们透露如何能够更好地满足它们的需求的。小型企业,例如餐饮业,付出的取得费用相对较高。小型企业会常常经历物资短缺的状况,这不仅仅是因为客户有时会突然增多,有时也是因为企业在订货管理方面产生了纰漏。如果一家餐饮企业意识到让供应商了解它的大致订货规律,那么供应商就可以降低这家餐饮企业的取得成本的话,那么此时,提升这家餐饮企业客户价值贡献的措施,显然就与供应商密不可分了。因为这样做会:
☆提升客户口袋份额——取代市场竞争者
☆增强客户关系——防止客源流失
☆增加营销回报——提高外勤工作的边际贡献度
☆提高客户推介占比——通过口碑赢得新客户
☆扩大客户基础——提升新客户的数量及质量
时不我待,现在就是着手开始的最好时机。在美国,亚马逊新成立的B2B部门就领略到了这样做会产生怎样迅速的市场反应。AmazonSupply的产品清单几乎每日都在延长。固安捷(Grainger)是美国B2B领域的传统领军企业,还保持着与15年前无差别的经营模式。固安捷关注亚马逊的进展,首先注意到亚马逊打价格牌,其后又感觉亚马逊不关注长期客户关系管理,只注重商品快速倾销。这种情况必然是假象。AmazonSupply凭借在B2C贸易领域积累的客户分析能力、市场营销能力和物流保障能力,使贸易流程实现了数字化。AmazonSupply不仅仅是展售清单上的商品,大部分的商品都有现货库存。波士顿咨询公司的一项研究显示,AmazonSupply平台销售商品的价格比任何专业化的B2B贸易公司平均低了25%。
在消耗品B2B贸易方面,供货结构与个人客户日常消费品供应差不多。如果一个客户经常订购某一个种类的茶叶,那么亚马逊就会随时为客户推送货品信息,比如这种茶叶现在有折扣优惠,或者价格没变但是换了较大包装等。有时这些推送信息也没有提供价格优惠,仅是为客户提供了购买提示,免得客户还要特意想着要购买某物。越是密集地给予客户购买建议,促进商品的交叉销售,客户就越愿意购买商品,比如茶叶。刚开始可能是因为大幅度的价格优惠,到后来可能就是仅仅因为产品推介本身了。
亚马逊很早以前就开始尝试针对易售的简单货品开展直销,并建立自有品牌。目前,德国的B2B贸易商和供货商依旧认为,AmazonSupply的物流费用昂贵,缴税程序烦冗,一个手工艺者、发型师或者精密仪器工程师懒得去研究这些。但是,亚马逊作为世界最大的在线贸易商,要在欧洲或者亚洲培养起自己B2B贸易的仓储和物流能力,这只是时间的问题。
大众在解读上段最后一句话时,是带有悲观意味的。当电子商务要强势进入一个市场领域时,我们还是最好尽快退出这一市场。在一些市场领域,如果商品具有很好的通用性、保质期长、易操作使用、不需要过多咨询,同时产品相对来说体积和重量很小,那么就需要小心电子商务的市场入侵了。在大部分的领域都有一个规律,谁能凭借分析能力更好地接近客户,谁的生意就能做得长久。如果一家网站成为一个智能化的、多渠道战略的固定渠道基础,那么这家网站的重要性不言而喻。
贸易方面的分析小知识
在食物及非食物贸易方面,怎样更加智能化地接近客户?固定店铺贸易早就开始系统性地搜集客户信息了,例如在世界市场上占据领先地位的沃尔玛、乐购、梅西百货、尼曼和法国的家乐福。在德国,除了像麦德龙和奥托这种大型企业外,一些中型企业,比如药店连锁企业DM、不来梅的专业化商店Dodenhof或者大型百货商店布罗伊宁格(Breuninger),也总是能够提出令人惊喜的分析方案。在零售贸易方面开展智能数据项目的一个优势是,零售贸易的数据环境通常较好,或者相对容易改善。另外,在零售贸易方面,有成型的分析流程,分析所必需的IT系统都是常见系统。基于二十余年来对零售贸易的分析经验,或者通过与邓韩贝(Dunnhumby)和Emnos等客户分析公司合作,我们可以较好地预测已采取的市场营销措施的效果。为零售贸易客户在对的时间点、以合理的价格提供合适的商品,这是一个系统性的分析流程。
在贸易方面,基于客户会员卡数据开展的营销活动的作用机制与上述已描述的案例情况相差无几。首先,也是要将可得的交易数据以适当的形式呈现出来,随后将客户进行分类,再研究出市场营销类型及相应的算法。然后,将可能的市场营销类型和产品对应到恰当的客户分类。这些与营销措施一一对应的目标客户名单会给到市场营销部门,以便市场营销部门可以准备并实施相应的宣传和营销。通过对比实验组与控制组的市场反应情况,我们获得了更新的数据分析结果。据此,我们可以知晓已采取的营销措施带来的销售额增量和边际贡献,通过投入与产出的对比,我们可以估算出这些营销措施的ROI(投资回报率)。我们将从这个流程中获得的认知全部用于优化算法,然后整个流程会重新开始运作。
根据行业和企业的不同,市场营销类型可能会有所不同。但是,在大部分的贸易企业中,下列基础做法都产生了一定效果:
☆紧密联系忠实客户
☆穷尽购买潜力或扩大购买范围
☆提高购买频率
☆交叉销售
☆减少或防止客户流失
☆复苏已流失客户
☆向上销售
☆开拓新客户
☆紧密联系新客户(营销二次或三次购买)
☆持续为客户提供产品推介
除了采用目标营销之外,我们还可以在此基础上采取一系列行动,例如:
☆优化供给链(提前识别客户需求)
☆按不同的客户类型优化供给渠道
☆杜绝欺骗(早期识别欺骗)
☆供应商管理
☆货品种类管理
一家贸易企业在做出独自实施上述措施还是与其他企业合作实施的决策时,必须要结合自身情况。麦德龙推广PayBack积分卡,目的是为了为客户提供更具吸引力的购物体验,与此同时掌握更广阔的客户数据基础。但是在麦德龙现购自运(Metro Cash & Carry),所有顾客都持有会员卡,因此客户数据信息十分充足。一家在德国和印度都拥有数据科学家和目标营销团队的共享服务中心,可以为所有国家提供适合的产品和广告信息。为了更好地体现消费品贸易的特点,客户在德国3C连锁巨头Media-Saturn可以试用自带程序,体验Shopkick签到平台应用。
在价格发现过程中,好货也得便宜
为客户以最低的价格提供最丰富的购物选择,这是很多大型卖场成功的诀窍。但是,在网络时代,它们很难再实现又便宜又好。对于一家在市场上占据领先地位的电子产品销售商店,这种认识意味着经营模式的转变。现今,很多商家单纯依靠打价格战,导致市场竞争看似旷日持久。在看待这个问题时,时间信条告诉我们,要掌握尺度。我们要为客户一如既往地提供具有吸引力的价格,但是同时我们要充分利用价格空间。无论如何,我们不能够再仅仅依靠降价措施了。此外,门店的负责人需要明白一点,价格政策是谈不上保密而言的,给了一个客户优惠的价格,那么所有的客户都会来要求享受同样的价格。
欧洲某协会研发出一个新型价格系统,并开展了试点应用。这个系统是基于两个原则建立的:
☆通过与20余个强劲的市场竞争者的价格对比(这些市场竞争者大约可以占据70%的市场份额),系统可以为客户提供优于这20余个竞争者的价格。
☆此外,会考虑客户对不同商品的差异化价格的敏感性。
除了简洁的原则外,这套系统能够提供可有效节约经费的IT解决方案,这也是这套系统令人印象深刻之处,这种现象在使用18个月后就可以显现出来。
采用这种智能数据IT解决方案时,首先要提取所有市场参与者的当日价格信息,我们可以在价格网站获得这些数据。系统会分析上个月不同商品的价格敏感性,并且从三个维度界定出我们可以比其他报价人报出的价格高多少,是市场可以接受的。下一步,我们通过与最重要的市场竞争者的对比来校准我们的报价,最终为客户提供最合适的价格。
这套系统已经阶段性地成功运行,并且实现了三个关键目标:实现了效益提升,实现了内部统一定价,最重要的是,通过定价原则的博弈效果实现了市场稳定。
商品最终的定价不仅取决于产品本身,还需要考虑针对每个消费者的价格策略因素。数据分析服务商So1开展的一个针对食品贸易的有趣项目做到了这一点。这个项目致力于将优惠活动个性化,这样做的目的是:
☆提高优惠券的兑付率,即提高优惠活动的效用
☆缩减折扣总额
☆降低不必要的优惠的占比,即有些商品即使不赠送优惠券也会被购买,那就不要再在这些商品上提供优惠
直到现在,还是有些零售商,针对某一项特定商品给予所有消费者相同水平的促销政策,它们并没有考虑到每个消费者不同的购买意愿因素。这个项目研究的基础是匿名的会员卡数据,并辅以电话缴费信息。通过这些数据,我们首先可以识别出市场上匿名消费者对每个商品的支付意愿并开展分析,分析结果对客户促销措施有长远的影响。我们通过这些分析结果来确定促销机制,在这个机制的主导下,一个消费者有可能在他下次到收银台付款时,收到与其他消费者不同金额的优惠券。这样做的效果远远超出了我们的预期:
☆相对于之前的0.5%,优惠券的兑付率提高至6%。
☆打折幅度的平均水平提升至七折,而之前一般是打五折销售。
物理网点销售打败网络化销售
除了管理商品优惠活动之外,还有一个购物应用也非常智能化,它能够为大型零售商提供云解决方案。在数字购物助手的帮助下,“SAP(思爱普)精准销售”将从互联网营销中总结出来的产品推介方案引进并应用于物理网点销售。一般情况下,在客户刚刚走进卖场时,近场通信技术就会通过智能手机识别出他们,并启动购物App。这个App还可以作为价格扫描仪使用,它会告诉客户哪个商品有优惠,客户在选购时无须再三犹豫。当客户扫描一袋小包装尿片时,系统会马上为客户推荐在售的婴儿奶瓶。在这个过程中,“精准销售”动用了商品推介算法,这个算法是基于“一个客户如果买了这种商品,那么她有可能还会购买……”的理念。此外,系统还会做到像在线商店的数据库一样,对客户的购物记录了如指掌。如果卖场针对这个客户的口袋份额较高,那么系统可以预测出这个客户家庭中的婴儿食品储备,这种预估是实时的,并且往往具有很高的“命中率”,之后系统会按照预估结论优化它给出的“尿片交叉销售购物建议”。例如,系统数据记录这个客户近来已在别处购买过婴儿奶瓶了,本次不需要购买,但是婴儿洗头水估计快用完了,那么此时系统就会给这个客户推送一张自有品牌纯天然婴儿洗发水的优惠券。
此外,不仅仅在我们扫描了某种商品之后会触发购买助手的推介功能,我们接近特定区域的时候,也会收到系统的商品推介信息。这个所谓的“接近”是以米为单位衡量的,例如当一个客户走向饮品货架方向的时候,外面天气非常热,此时他喜欢的啤酒品牌正在举行促销活动,如果买两箱新品小麦啤酒就可以享受优惠。客户在走入一条过道时会收到啤酒促销的优惠信息,经由这条过道他将会拐入这个啤酒品牌的货柜。
我们必须承认,像上述描述的那种系统,对数据初学企业来说不是小事情,然而对大型零售商来说,也并非全在掌握之中。大型零售商必须具体问题具体分析,评估在技术上实现这种云解决方案的难易程度,以及如何将这种解决方案与原有的忠诚度管理系统结合起来。在接下来的几年中,这些IT解决方案提供的功能和效果都会有所提高,并为那些想要在网络商城崛起的过程中分一杯羹的零售商提供更多数字化选择。数字购物助手系统通过消费者手中的智能手机,将线上线下连接起来,是多渠道销售策略理想的“触点”,我们会在本书的最后一部分详细讨论这点。从物理网点零售商的角度来看,最使他们感到兴奋的是,网络化应用借助适地营销手段,越来越多地转移至移动终端,第一次为它们提供了对抗传统在线贸易商的清晰的竞争优势。在卖场的物理网点中,线上和线下销售的好处迅速结合在一起,这是纯在线销售所不具备的优势。
如果我们要为物理网点中的客户提供数字化服务,即打通线上线下销售之间的连接障碍,我们就需要将线上线下销售的优点结合起来:一方面,我们要能够提出实时的、定制化的市场营销方案,另一方面,我们还可以让客户直接带走现货。
网络化应用借助适地营销手段,越来越多地转移至移动终端,第一次为它们提供了对抗传统在线贸易商的清晰的竞争优势。
这无疑也是大型电子商务供应商统统都开始进行物理网点业务尝试的原因。让物理网点运营商在一个钢筋水泥的实体商店中去追加互联网应用,这个工作远远比让一个没有经验的在线贸易商去搞一个实体商店容易得多。当人们这样做的时候,传统的物理网点运营商就可以凭借自身的优势打败在线竞争者,行业的智能数据冠军企业需要自己去发现这个机遇。
在本章的最后,我们要介绍一个在B2C领域按需提供服务的最具说服力的案例。这个案例的有趣之处在于,它来源于一个行业,在这个行业中,基于数据的业务咨询总是碰壁,并且经常会触及数据保护问题。这个行业就是零售银行业。
当一个信用良好且具有偿付能力的客户需要在荷兰国际直销银行(ING-DiBa)的ATM自动柜员机上支取大量现金时,他的账户可能会出现余额不足的情况。此时,系统会基于他的微观客户聚类信息,为他提供一个消费信用额度,并显示在ATM机屏幕上。在使用这部分信用额度进行转账交易的同时,系统自动记录账户余额的变化,并在转账账户项下计结这部分透支额度的利息。通常情况下,ING-DiBa短期盈利能力有限,但在提升客户长期价值贡献方面表现卓越。
ING-DiBa致力于建立长期的客户关系,因此他们是为了客户的利益才提供透支服务的。这就是所谓的在对的时间和地点,提供对的服务。
焦点小组调查结果显示,很多客户在使用透支时是很有心理负担的,感觉自己会长期陷入欠债的状态。相比大多数其他银行而言,ING-DiBa让真正有价值的客户在透支时相信,ING-DiBa致力于建立长期的客户关系,因此他们是为了客户的利益才提供透支服务的。这就是所谓的在对的时间和地点,提供对的服务。